في الأماكن التي تعتبر كل ثانية مهمة – تفكر في الشبكات الكهربائية، والمصنعات الصناعية، أو غرف التحكم اللوجستية – لا توقف البيانات أبداً عن التنقل، ولكن الإدراك؟ هذا قصة مختلفة. مع المهارات العالية في Python، SQL، PySpark، Airflow، Terraform، وأدوات مخزون البيانات الأكثر شعبية، Purva ليس فقط تخزين البيانات، بل إنشاء منظومات بيئية. قام أحد مشاريعها الرائعة بتحسين منصة التحليل الموزعة التي تم إنشاؤها من أجل التعامل مع كل شيء من المجلات إلى التليفزيون والموارد القائمة على الوثائق. لم تتمكن من تشخيصها فقط، بل تمكنت من بناءها مرة أخرى، مما أدى إلى إدخال DAGs Airflow التي تم تصميمها لعملية معالجة متوازنة وتشخيصها في التحليلات الذكية لتطبيقات البيانات المتقدمة. كانت المكافآت كبيرة: انخفاض التوقعات البيانات من نهاية إلى نهاية بنسبة أكثر من 60٪. ولكن لم يكن الأمر مجرد عن سرعة. مع التحكم الجديد في الوصول المرتبط بالوظائف وتسجيل البيانات النمطية، أصبحت أكثر من نصف تريليترا من البيانات التشغيل وتتزايد رصيد Purva أكثر من مجرد خطوط النقل. كما أنها عميقة في الهندسة الائتمانية للسيارات. أثناء اكتشاف أكثر من 100،000 رسائل اختبار من برامج التحكم الموزعة، تم إنشاؤ نموذج تكوين المخاطر باستخدام التعلم غير المرخص. وقد أدى ذلك إلى تكرار المخاطر المتكررة وتوسيع ضمان الجودة. نتيجة؟ خفضت المخاطر بعد إصدارها بنسبة 30٪. وكلها وصلت مباشرة إلى خطوط CI / CD مع جينكينز، لذلك كل بناء حصل على دور جديد من اختبارات الاسترداد التلقائي. أقل المخاطر، أقل أوقات الإقلاع، وتخفيضات خطيرة للعمليات الأساسية. وقد أظهرت أعمالها في التعرف على الوجه والرؤية الكمبيوترية نفس الإرادة للابتكار العملية. مع الأجهزة التي لم تكن لديها كميات كافية من الذاكرة GPU لتنفيذها، استخدمت نظام التعرف على الوجه متعددة المراحل، الذي يجمع بين استخراج الخصائص المتكاملة، PCA، و K-means المجموع. لقد وضعت نموذجًا لتحديد الوظائف المرتبطة بـIoT باستخدام معالجات الحد الأقصى والتركيز، مع تقييم دقة 95٪.هذا العمل المبكر في تسليط الضوء والتأكيد على الوظائف المرتبطة؟ وهذه الآن معطلة في DNA من أنظمة IoT الصناعية في كل مكان. Even during her time at the University of Houston, Texas, Purva was already thinking a step ahead.  في قلب نهجها هو فكرة بسيطة: جعل البيانات قابلة للتكرار وتخزين الطاقة في يد المستخدمين. كل منصة تتعرض لها تلقائيا تقييم من مصدر إلى الهدف، والاتفاقيات البيانات الصارمة، والتصميم API-first بحيث يمكن للمتدربين المستقبلية أن تتصل بسرعة. لم تكن أصدقائهم يرحمونها فقط، بل وصفوا أعمالها بأنها "أكاديمية مع أهداف".كما قال معلم أنظمة: "لأن خطوطها ليست فعالة فقط، بل تم بناءها من أجل المراقبة. وتعد مهنة Purva طويلة الأمد في تحويل بيئات البيانات الضعيفة والمتلاطمة إلى أنظمة ثابتة ومتوسطة، وتصميم طبقات البيانات المشتركة، وتصنيع أداء Snowflake المتعدد مع المفاتيح والتقسيم الصناعي، وتصنيع البنية التحتية الذكية الذكية الذكية مع Terraform. سأقول لها ما هو الأكثر أهمية، ولن تتردد: إن الهندسة البيانات ليست عن الطائرات، بل عن الثقة، ويجب أن تتمكن الأنظمة التي نقوم بتصنيعها من إدماج كل تحليل، والعلماء البيانات، والمساهمين في اتخاذ القرارات التي يمكن أن تتحملها، على أي مقياس.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

من الفوضى إلى الشفافية: فكرة الهندسة خلف منصات بيانات Purva Desai

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

The shortage of women in tech

I2ShowSpeed With My HackerNoon Articles on Bitcoin

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

The shortage of women in tech

I2ShowSpeed With My HackerNoon Articles on Bitcoin

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps